withColumnRenamed: 它是DataFrame的API, 可以对DF中的列进行改名, 一次改一个列, 改多个列 可以链式调用 4. orderBy: DataFrame的API, 进行排序, 参数1是被排序的列, 参数2是 升序(True) 或 降序 False 5. first: DataFrame的API, 取出DF的第一行数据, 返回值结果是Row对象. # Row对象 就是一个数组,...
.withColumn('环比涨跌幅',col('sales')/lead('sales').over(Window.partitionBy('year').orderBy(col('month').desc()))-1)\ .withColumn('同比涨跌幅',col('sales')/lead('sales').over(Window.partitionBy('month').orderBy(col('year').desc()))-1)\ .orderBy('year','month') res.show...
1.3、toDF() : 创建一个spark数据框 1.4、withColumn(): 新增数据列 2、修改数据 2.1、withColumn(): 修改原有数据框中某一列的值(统一修改) 2.2、cast() 和 astype(): 修改列的类型(类型投射) 2.3、withColumnRenamed(): 修改列名 2.4、fillna(): 填充NA 2.5、replace(): 全局替换 3、查询数据 3.1、行...
withColumn 是PySpark 中 DataFrame API 的一个方法,用于在现有的 DataFrame 上添加新列或修改现有列。这个方法接受两个参数:新列的名称和一个用于计算新列值的函数。这个函数会应用于 DataFrame 的每一行,生成新列的值。 优势 灵活性:withColumn 允许你使用各种函数和表达式来创建新列,这些函数可以是内置的,也可以...
是指在使用PySpark进行数据处理时,未使用withColumn函数来替换列中的空值。 在PySpark中,withColumn函数可以用于创建一个新的列或替换现有列的值。通过使用withColumn函数,可以将空值替换为指定的值或使用其他列的值进行替换。 未使用withColumn函数替换空值可能会导致数据处理中的错误或不准确的结果。因为空值可能会影响...
接下来,我们将使用 withColumn() 方法为 DataFrame 添加一个新列,并为缺失值设置默认值。默认值可以是常量、表达式或者其他列的值。下面是一个示例代码: frompyspark.sql.functionsimportwhen# 添加默认值列df_with_default=df.withColumn("age_with_default",when(df.age.isNull(),0).otherwise(df.age))df_wit...
ST_SKU_1.withColumn('Input',F.lit('Viewed')).show() from pyspark.sql.functions import lit new_df = df1.withColumn('newCol', lit(0)).show()# 新列为0 new_df = fy_cx_sessions_2.withColumn('new_column_1', lit(None).cast(StringType()))#新列为NULL ...
在行上的统计需要用到python的内置reduce来进行实现 tips = tips.withColumn('null', lit(None)) tips = tips.withColumn('null_sum', lit(0)) reduce(lambda data,idx: data.withColumn('num_sum', data['num_sum'] + when(isnull(data[idx]),1).otherwise(0)),tips.columns ,tips).show(5) +-...
PySpark UDF(又名用户定义函数)是Spark SQL & DataFrame中最有用的特性,用于扩展PySpark构建的功能。在本文中,我将解释什么是UDF?为什么我们需要它,以及如何创建和使用它在DataFrame select(), withColumn()和SQL使用PySpark (Spark with Python)示例。 注意:UDF是最昂贵的操作,因此只有在必要时才使用它们。在本文后...